مقایسه روش های مختلف تخمین داده های گم شده دبی ماهانه حوزه آبخیز کارون بزرگ

اساس و پایه مطالعات هیدرولوژی داده های آماری مورد قبول می باشد با توجه به خلاهای گسسته و پیوسته در اغلب داده های هیدولوژی مانند دبی رودخانه ها به دلیل عدم ثبت آمار, حذف آمار غلط و خرابی یا از بین رفتن دستگاه های اندازه گیری, تخمین و برآورد این داده ها ضروری می باشد. بدین منظور روش های متعددی برای تخمین داده ها وجود دارد که بسته به شرایط هر ایستگاه ممکن است یک روش خاص بهترین نتیجه را در پی داشته باشد. یکی از روش های جدید جهت تخمین داده های گم شده, استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی می باشد. این شبکه ها از یک لایه ورودی, یک یا چند لایه مخفی و یک لایه خروجی تشکیل می ش و د. در این مقاله روش شبکه های عصبی مصنوعی با روش های نسبت نرمال, محور مختصات (گرافیکی), رگرسیون خطی ساده, رگرسیون خطی چند متغیره و خودهمبستگی سری های زمانی برای بازسازی داده های گم شده دبی ماهانه ایستگاه های هیدرومتری حوزه آبخیز کارون بزرگ مورد مقایسه قرار گرفته است. در هر روش پس از حذف داده های مشاهده ای, مقادیر آنها از طریق روش های مذکور برآورد شده و با استفاده از آماره ریشه میانگین مجذور مربعات خطا (RMSE) اولویت هر یک از روش ها مورد شناسایی قرار گرفت. نتایج نشان دهنده برتری روش استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در مقایسه با دیگر روش ها با درصد فراوانی 59.26 می باشد.